本数据库系统性地收录并整理了来自44家主流中文财经新闻网站的公开新闻文本数据，涵盖站点中文名、发文时间、板块名称、首标题、标题、尾标题、作者、图片及正文等关键字段。数据实现实时更新，截至2025年底累计数据量已超过1.3亿条，全面、及时地反映了网络财经资讯的动态传播与内容演进，为基于财经文本的实证研究与应用分析提供了大规模、结构化、高时效的基础数据资源。
数据特点：
- 覆盖主流财经资讯平台，代表市场关注焦点：数据来源包括东方财富网、新浪财经、和讯网、财联社等在投资者与市场中具有广泛影响力的核心财经网站，能有效捕捉中国财经网络舆论与市场信息的核心脉络。
- 实时性强，支持对市场动态的即时响应分析：与电子报相比，财经网站资讯发布更为迅速。本数据库保持与源站同步更新，可用于研究市场新闻、突发事件、政策发布的即时传播路径及其对金融市场的短期影响。
- 数据规模庞大，主题集中，适合深度挖掘与建模：总量超过1.3亿条，且聚焦于财经垂直领域，为训练领域专用文本分析模型（如情感分析、事件抽取、主题分类）提供了高质量、大规模的训练语料。
潜在应用场景：
- 金融市场微观结构研究：利用高频率的新闻发布数据，可精确分析新闻热度、情感倾向与股票、债券、期货等资产价格波动、交易量变化之间的关联，尤其适用于事件研究法和高频数据分析；
- 财经舆情监控与传播分析：可通过追踪同一事件在不同财经网站（如东方财富网、澎湃新闻、界面新闻）上的标题表述、发布时序与内容侧重，分析财经信息的传播网络、舆论形成过程与媒体议程设置；
- 量化投资与资讯因子构建：庞大的文本库可用于构建基于新闻情绪、主题热度或分析师观点的量化因子，为算法交易和投资策略的研发提供数据基础。
- 财经文本处理技术开发与验证：该数据集规模大、领域性强、结构清晰，是开发与评测金融领域自然语言处理（NLP）任务（如金融实体识别、自动摘要、关系抽取）的理想实验数据。
CnOpenData中国财经报刊新闻文本数据库基于公开网络来源持续整理而成，以其海量的规模、实时的更新、垂直的领域覆盖以及完整的结构化信息，为学术研究、行业分析、政策评估与技术创新提供了坚实的财经文本数据基础设施。
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相关文献
- 姜富伟、刘雨旻、孟令超，2024：《大语言模型、文本情绪与金融市场》，《管理世界》第8期。
- 范小云、王业东、王道平等，2022：《不同来源金融文本信息含量的异质性分析——基于混合式文本情绪测度方法》，《管理世界》第10期。
- 许雪晨、田侃，2021：《一种基于金融文本情感分析的股票指数预测新方法》，《数量经济技术经济研究》第12期。
- 张宗新、吴钊颖，2021：《媒体情绪传染与分析师乐观偏差——基于机器学习文本分析方法的经验证据》，《管理世界》第1期。
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